PCL表面法线滤波(sampling_surface_normal)

PCL专栏目录及须知-优快云博客

1.原理

表面法线为基准进行聚类:

即对点云中所有点云点表面法线进行聚类,将每个聚类之后的表面法线所对应的中心点作为该邻域半径中的下采样的样本点,以实现抽稀的效果。

(1)计算点云中所有点云点的表面法线

(2)建KD树。

(3)对每个点云点进行邻域搜索,邻域半径内搜索到的点云点获取其表面法线,进行聚类

PCL(Point Cloud Library)是一个开源的点云处理库,广泛用于计算机视觉和机器人学领域。其中的法线滤波器(Normal Filtering)是一种常见的预处理步骤,用于估计每个表面点的法线方向,从而提高形状和纹理的描述。 在PCL中,法线滤波可以通过`pcl::NormalEstimation`类结合`pcl::MeanShiftNormalEstimation`或者其他方法来实现。这里是一个简单的C++示例,演示如何使用`pcl::MeanShiftNormalEstimation`进行法线滤波: ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/console/print.h> int main() { // 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("input.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR ("Cloud read error.\n"); return (-1); } // 创建法线计算器并设置参数 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud(cloud); ne.setKSearch(50); // 设置搜索邻居的范围 // 使用Mean Shift算法算法线 pcl::MeanShiftNormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> msne; msne.setInputCloud(cloud); msne.setRadiusSearch(0.03); // 设置搜索半径 msne.setKernelSigma(0.01); // 设置核函数的带宽 // 计算法线并保存到新的点云 pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); msne.compute(*cloud_normals); // 将法线附加到原始点云 pcl::concatenateFields(*cloud, *cloud_normals, *cloud); // 输出处理后的点云 pcl::io::savePCDFile("output_with_normals.pcd", *cloud); return 0; } ``` 在这个例子中,我们首先读取点云数据,然后创建`NormalEstimation`对象来执行法线估计。接着,我们使用`MeanShiftNormalEstimation`来优化这个过程,并将结果保存为一个新的`pcl::PointCloud<pcl::Normal>`。最后,我们将计算出的法线信息添加回原始点云并保存为新文件。
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